El Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México informó que, de los 38.023.535 vehículos registrados a nivel nacional, 25,9% corresponden a transporte de carga. El incremento de este tipo de vehículos, que comparten la misma infraestructura con los automóviles particulares, es un reto para la competitividad logística de las empresas, según la agencia informativa Conacyt.
En ese contexto, mejorar la fluidez requiere herramientas que permitan optimizar la gestión de la infraestructura y el desempeño de los sistemas logísticos de las empresas. En ello radica la importancia de concretar un mapa interactivo sobre los flujos de vehículos de carga con base en el análisis dinámico de millones de datos —big data— que podrá ser utilizado para diseñar con mayor confiabilidad las rutas.
Ese mapa es uno de los resultados más relevantes del proyecto de investigación eraclituX del Laboratorio Nacional de Sistemas de Transporte y Logística (SiT-LOG Lab). Este laboratorio está conformado por una red de instituciones, su sede principal es el Instituto Mexicano del Transporte (IMT) y surge gracias al esfuerzo coordinado entre el propio IMT y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt). La Universidad Autónoma de Yucatán (Uady), la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) y el Instituto Tecnológico de Sonora (Itson) son las otras instituciones que forman parte del laboratorio.
Construir una red con instituciones localizadas en diversos estados tiene como objetivo comprender la dinámica logística de México, mejorarla y conectarla con el desarrollo económico. El laboratorio enfoca sus esfuerzos en construir inteligencia colectiva a través de la sinergia de un grupo diverso de personas y organizaciones.
Actualmente, el IMT cuenta con tres proyectos de investigación dentro del programa de investigación Smart-LogistiX: se trata de LogistiX-Lab, un laboratorio en tiempo real de logística urbana; eraclituX, orientado al análisis de grandes masas de datos para la toma de decisiones en logística; e IMT-X, a través del cual se desarrollan drones aplicados al desarrollo de tareas logísticas.
Big data y el mapa interactivo
Actualmente el SiT-LOG Lab cuenta con un gran proyecto que consiste en medir la fluidez del transporte de carga a lo largo de los corredores de autotransporte de carga estratégicos para México. Esto implica identificar y predecir cuellos de botella en autopistas y carreteras federales en el país; la confiabilidad en los costos y tiempos de entrega pactados por las organizaciones dentro de una cadena de suministro es actualmente un elemento clave de competitividad.
Para desarrollar el mapa se trabaja con la Cámara Nacional de Autotransporte de Carga (Canacar). “Estamos analizando el comportamiento de una cadena de suministro internacional a través de la obtención de grandes masas de datos en tiempo real, por medio de sensores que nos permiten establecer la velocidad en cada eslabón de la cadena, de este modo identificamos en tiempo real las áreas de oportunidad para mejorar la efectividad global de toda la cadena de suministro”, comentó Miguel Gastón Cedillo, investigador titular del IMT y responsable técnico del SiT-LOG Lab a la agencia informativa.
El investigador explicó que también desarrollan un sistema tecnológico para la consolidación de embarques con diferentes empresas. “En términos sencillos se trata de la implementación del enfoque 'juego de la bolita' al transporte; desde luego no es tan simple, pues se involucra una innovadora reorganización logística y tecnología de sensores para lograrlo a bajo costo, pero los primeros resultados son muy alentadores”, dijo.
Además, los investigadores buscarán el rediseño de la red de distribución de bienes en zonas urbanas que permita incrementar la competitividad en tiempo, costo y confiabilidad de las entregas, así como reducir el impacto ambiental, energético y sonoro de las mismas.
Finalmente, otro proyecto está relacionado con el IMT-X, un sistema autónomo de drones de plataforma estándar. “Se trata de un sistema que dará a la empresa contratante el servicio de monitoreo de autopistas de cuota, desde información sobre el estado del tráfico en tiempo real, hasta asistencia en emergencias y otras tareas críticas, las cuales le permitirán al concesionario una mejor gestión de la infraestructura. Además, el sistema de drones también se adapta muy bien a tareas de colecta automatizada de información en zonas afectadas por desastres naturales, principalmente con utilidad cuando se busca diseñar rutas de asistencia”, detalló el responsable técnico del SiT-LOG Lab a Conacyt.
Por MundoMarítimo
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